目前，一些人工智能驱动的模型已经超越了传统预报模型。其中，微软研究院的Aurora模型经历超过一百万小时的多样化地球物理数据训练，在其研发者设定的91%的目标中，它比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的传统模型，以及谷歌深度思维人工智能模型GraphCast都更为精准。

微软研究院员工在《自然》杂志5月刊上发表研究称，Aurora能预测空气质量、海浪以及热带气旋路径。与传统模型相比，Aurora能够以极低的计算成本完成这些任务。

微软研究院发言人表示：“像Aurora这样的人工智能模型，能让气候科学家探索比现在多数百倍的场景，有助于在更大范围开展探索。”

与传统预报模型相比，人工智能模型在一定程度上仍属于“黑箱”技术，部分预报员对此感到担忧。然而，获取高质量的气象信息只是建立预警系统的第一步，该系统最终旨在帮助人们在极端天气事件发生前，有足够时间寻找避难所。

（原标题：人工智能正在加速气候研究：从天气预报到沙丁鱼研究 科学家们认为，在多个领域应用这项技术是“巨大的进步”）

（来源：彭博社 编译：高宇平 蒋芷晴 责任编辑：刘淑乔）